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小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來(lái)完成。
由于決策樹(shù)學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過(guò)度擬合。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個(gè)角度來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
要將工作申請(qǐng)分為兩類，并使用密度估計(jì)來(lái)檢測(cè)離職申請(qǐng)人，我們可以使用生成分類器。
給定用于2類分類問(wèn)題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因?yàn)镾VM通常能夠在訓(xùn)練集上實(shí)現(xiàn)更好的分類精度。
通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時(shí)，我們幾乎總是可以通過(guò)允許更多隱藏狀態(tài)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。